6) Koncentrace TBARs ve vzorku nmol / mg m

Podobné dokumenty
Úkoly. Cvičení (datum vaší skupiny)

STANOVENÍ ANTIOXIDAČNÍ KAPACITY METODOU FOTOCHEMILUMINISCENCE NA PŘÍSTROJI PHOTOCHEM

STANOVENÍ ANTIOXIDAČNÍ KAPACITY METODOU FOTOCHEMILUMINISCENCE NA PŘÍSTROJI PHOTOCHEM

ANALYTICKÝ SYSTÉM PHOTOCHEM

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice.

Úloha 1: Lineární kalibrace

KALIBRACE. Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3)

Aplikovaná statistika v R - cvičení 3

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Tvorba grafů v programu ORIGIN

=10 =80 - =

Kalibrace a limity její přesnosti

Využití faktorového plánování v oblasti chemických specialit

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Kalibrace analytických metod. Miroslava Beňovská s využitím přednášky Dr. Breineka

Střední průmyslová škola, Karviná. Protokol o zkoušce

Jednotné pracovní postupy zkoušení krmiv STANOVENÍ OBSAHU NEPOVOLENÝCH DOPLŇKOVÝCH LÁTEK METODOU LC-MS

LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica

Chyby spektrometrických metod

STANOVENÍ AZOBARVIV VE SMĚSI METODOU RP-HPLC SE SPEKTROFOTOMETRICKOU DETEKCÍ

Kalibrace a limity její přesnosti

Jednotné pracovní postupy zkoušení krmiv STANOVENÍ OBSAHU MELAMINU A KYSELINY KYANUROVÉ METODOU LC-MS

Příloha 1. Návod pro laboratorní úlohu

L 54/116 CS Úřední věstník Evropské unie

Kalibrace analytických metod

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Monitoring složek ŽP - instrumentální analytické metody

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

UNIVERZITA PARDUBICE

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

STANOVENÍ PROPUSTNOSTI OBALOVÝCH MATERIÁLŮ PRO VODNÍ PÁRU

Stanovení Ct hodnoty. Stanovení míry variability na úrovni izolace RNA, reverzní transkripce a real-time PCR

4. Zpracování číselných dat

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

SKUPINOVÁ ANALÝZA MOTOROVÝCH NAFT

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

4EK211 Základy ekonometrie

Metodický postup pro stanovení PAU v půdách volných hracích ploch metodou HPLC a GC

Popis metod CLIDATA-GIS. Martin Stříž

Ústřední komise Chemické olympiády. 55. ročník 2018/2019 NÁRODNÍ KOLO. Kategorie E. Řešení praktických částí

Kalibrace a limity její přesnosti

Stanovení korozní rychlosti elektrochemickými polarizačními metodami

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 10

UNIVERZITA PARDUBICE

Kalibrace a limity její přesnosti

Cvičení ze statistiky - 3. Filip Děchtěrenko

Ing. Radovan Nečas Mgr. Miroslav Hroza

CS Úřední věstník Evropské unie L 54/89

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Regresní a korelační analýza

Derivační spektrofotometrie a rozklad absorpčního spektra

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI 2015

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Jednotné pracovní postupy zkoušení krmiv STANOVENÍ OBSAHU DEKOCHINÁTU METODOU HPLC

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

Validace sérologických testů výrobcem. Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012

Regresní a korelační analýza


LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

Úloha 1. Napište matici pro případ lineárního regresního spline vyjádřeného přes useknuté

MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti

CS Úřední věstník Evropské unie L 54/85

Tomáš Karel LS 2012/2013

Jednotné pracovní postupy zkoušení krmiv STANOVENÍ OBSAHU VITAMÍNU D METODOU LC/MS

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Kurz 1 Úvod k biochemickému praktiku

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Základy fotometrie, využití v klinické biochemii

Analýza kofeinu v kávě pomocí kapalinové chromatografie

UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek

Kapalinová chromatografie s tandemovou hmotnostní detekcí Teoretický úvod

laboratorní technologie

Jednotné pracovní postupy zkoušení krmiv STANOVENÍ OBSAHU SELENU METODOU ICP-OES

Filozofie validace. Je validace potřebná? Mezinárodní doporučení pro provádění validací ve forenzně genetických laboratořích

Technická univerzita v Liberci

4EK211 Základy ekonometrie

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie

PŘÍRUČKA ŘEŠENÝCH PŘÍKLADŮ

vzorek vzorek

Validační protokol LT CRP HS II (ADVIA 1800)

KGG/STG Statistika pro geografy

Postup ke stanovení báze metamfetaminu metodou GC-FID

Jednotné pracovní postupy zkoušení krmiv Vydání 1 STANOVENÍ OBSAHU KOKCIDIOSTATIK METODOU LC-MS

Projekt OPVK - CZ.1.07/1.1.00/ Matematika pro všechny. Univerzita Palackého v Olomouci

Tomáš Karel LS 2012/2013

Adsorpce barviva na aktivním uhlí

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Ústřední komise Chemické olympiády. 55. ročník 2018/2019 NÁRODNÍ KOLO. Kategorie E. Zadání praktické části Úloha 2 (30 bodů)

3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT

Termistor. Teorie: Termistor je polovodičová součástka, jejíž odpor závisí na teplotě přibližně podle vzorce

6. Lineární regresní modely

Statistická analýza jednorozměrných dat

LABORATOŘ ANALÝZY POTRAVIN A PŘÍRODNÍCH PRODUKTŮ

P. Martinková, D. Pospíchalová, R. Jobánek, M. Jokešová. Stanovení perfluorovaných organických látek v elektroodpadech

Příklady na testy hypotéz o parametrech normálního rozdělení

Statistika (KMI/PSTAT)

Transkript:

Úkoly Cvičení (datum vaší skupiny) 1) Vypočítat rovnici kalibrační přímky TBARs 2) Vypočítat limit detekce (LOD) a limit kvantifikace (LOQ) z kalibrační křivky standardů (například viz lis 3) Graficky znázornit rovnici kalibrační přímky s vyznačením příslušných SD (směrodatných odchylek) 4) Porovnat retenční čas (rf) píku ve standardním roztoku a v extraktu vzorku a rozhodnout, zda se TBA 5) Pokud se shodují rf píku ve vzorku a standardu, ale vypočtená koncentrace ve vzorku je menší než ko 6) Pokud se shodují rf píku ve vzorku a v standardu a vypočtená koncentrace ve vzorku je větší než kon 7) Z určené koncentrace ( M) z kalibrační přímky vypočtěte množství TBARs ve vašem vzorku s přihléd 8) Pokuste se o krátkou diskuzi, zhodnocení cvičení Otázky & Odpovědi Jméno Datum cvičení Název vzorku 1) Směrnice (slope) kalibrační přímky TBARs? 2) Intercept kalibrační přímky TBARs? 3) LOD M 4) LOQ M 5) Koncentrace TBARs v reakční směsi M 6) Koncentrace TBARs ve vzorku nmol / mg m 7) Diskuze vašich výsledků (srovnání s podobnými tkáněmi; rozdíly rostlina vs. živočišná tkáň; o

st "jak vypočítat LOD, LOQ") ARs ve vzorku nachází (rf std +-0.1min) oncentrace označená jako LOQ (limit kvantifikace), počítejte koncentraci TBARs ve vašem vzorku jako ncentrace určená jako LOQ, výsledkem je koncentrace TBARs v roztoku podle kalibrační přímky ( M) dnutím k ředěním a vyjádřete v jednotkách (nmol / mg mokré váhy) mokré váhy tkáně orientační podíl vody, tuku mezi vzorky; vzorky pod LOQ a změna jejich ředění)

hodnotu rovnou 1/2 LOQ

Výsledky měření Instrument Agilent 1100 Software Agilent ChemStation for LC and LC/MS system Column SUPELCO ABZ+Plus (15cmx4.6mm; 5 m) LC-file C:\HPCHEM\1\DATA\Cviko_TBARS_2014 Date 10-Nov-14 Method MDA_I.m Analysis time 5min ORIENTAČNÍ - slouží pro diskuzi - k výpočtu použijte plochu a rf, které jste sami odečetli z chromatogramu vzorek rf plocha píku LŠ_kapusta 25.9 LŠ_ srdce x MM_ játra smažená 45.0 VM_ játra potkan 36.8 NN_ kapr 58.6 OB_rostlina 318.3 ER_kapr 51.2 EŠ_jablko 41.6 ES_kapr 49.9 ZN_kobliha 48.7 Vyhodnocení c std MDA-TBA (TBARS) M finální c std MDA-TBA (TBARS) M A1 A2 A3 Průměr A SD Cv% Ředění 0.0 (Blank) 1 0 19.0 21.1 20.4 1 0.01 27.5 27.1 28.9 1 0.02 26.1 27.8 28.4 1 0.04 30.1 36.5 31.9 1 0.1 45.3 46.0 40.1 1 0.2 65.6 60.6 64.2 1 0.4 105.6 100.8 106.7 1 0.8 200.0 193.8 189.3 1 1.2 278.6 295.3 280.2 1 2.4 488.0 506.6 458.3 1 4.8 998.8 971.8 903.3 Kalibrační přímka: Plocha(532nm) = SLOPE * c ( M) + INTERCEPT SLOPE (Směrnice): #DIV/0!

Vzorek LŠ_kapusta LŠ_ srdce MM_ játra smažená VM_ játra potkan NN_ kapr OB_rostlina ER_kapr EŠ_jablko ES_kapr ZN_kobliha Ředění tkáně Ředění homogenát u A C M Intercept: #DIV/0! finální C nmol/mg tkáně SD Cv% rf (min)

rf průměr (min) 2.645 2.633 2.637 2.642 2.638 2.648 2.619 2.665 2.652 2.534 1.200 1.000 0.800 0.600 0.400 2.567 0.200

0.000 0 1 2 3 4 A orientační 25.9 x 45.0 36.8 58.6 318.3 51.2 41.6 49.9 48.7

5 6

Výsledky měření Instrument Agilent 1100 Software Agilent ChemStation for LC and LC/MS system Column SUPELCO ABZ+Plus (15cmx4.6mm; 5 m) LC-file C:\HPCHEM\1\DATA\Cviko_TBARS_2014 Date 14-Nov-14 Method MDA_I.m Analysis time 5min ORIENTAČNÍ - slouží pro diskuzi - k výpočtu použijte plochu a rf, které jste sami odečetli z chromatogramu vzorek rf plocha píku MB_Echynka 292.1 KJ_srdce x JJ_such.jedle 731.0 HK_hruška 68.3 ZM_smaž.játra 68.1 AS_sýr 27.8 MS_fikus x JT_kaktus 309.0 Vyhodnocení c std MDA-TBA (TBARS) M Ředění finální c std MDA-TBA (TBARS) M A1 A2 A3 Průměr A SD 0.0 (Blank) 1 0 19.0 21.1 20.4 1 0.01 27.5 27.1 28.9 1 0.02 26.1 27.8 28.4 1 0.04 30.1 36.5 31.9 1 0.1 45.3 46.0 40.1 1 0.2 65.6 60.6 64.2 1 0.4 105.6 100.8 106.7 1 0.8 200.0 193.8 189.3 1 1.2 278.6 295.3 280.2 1 2.4 488.0 506.6 458.3 1 4.8 998.8 971.8 903.3 Kalibrační přímka: Plocha(532nm) = SLOPE * c ( M) + INTERCE SLOPE (Směrnice): Vzorek MB_Echynka Ředění tkáně Ředění homogenátu A C M Intercept: finální C nmol/mg tkáně SD Cv%

KJ_srdce JJ_such.jedle HK_hruška ZM_smaž.játra AS_sýr MS_fikus JT_kaktus

EPT Cv% rf min 2.645 2.633 2.637 2.642 2.638 2.648 2.619 2.665 2.652 2.534 2.567 1.200 1.000 0.800 0.600 0.400 0.200 #DIV/0! #DIV/0! 0.000 0 1 2 3 4 rf min A 292.1

x 731.0 68.3 68.1 27.8 x 309.0

5 6

1. vytvořit soubor (koncentrace kalibracnich roztoků x plocha píku) ve statistice (import z.xls) 2. vybrat "vícenásobná regrese" 3. zadat "závislé a nezávislé promě 4. vybrat "výsledky regrese se závi 5. určit směrodatnou chybu interce 6. LOD (LOQ) určit například ze v 7. LOD (LOQ) lze určit i dalšími růz

ěnné" islou proměnnou" eptu vztahu: sa ( směrodatná odchylka interceptu "a" lineární závislosti y = a + bx); m (slope, b) znými způsoby ( trojnásobek šumu baseline)